论文摘要
为预测不同铣削参数下的5A06铝合金薄壁件的加工变形,文章基于BP神经网络和粒子群算法提出了一种新的方法,该方法对粒子群算法中的惯性权重和学习因子进行动态调整并提出了新的惯性权值自适应策略,之后对相关参数进行优化形成改进粒子群优化算法,最后用改进后的粒子群算法优化BP神经网络并将优化后的BP神经网络用于5A06铝合金薄壁件加工变形预测。仿真实验结果表明:MPSO-BP相对于PSO-BP和BP有较小的预测误差,现场加工实验结果进一步说明了MPSO-BP具有良好的预测精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王峰,徐雷,贺云翔,何思奇
关键词: 铝合金,加工变形,改进粒子群算法
来源: 组合机床与自动化加工技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 四川大学制造科学与工程学院
基金: 四川省科技支撑计划(2016GZ0008,2017GZ0059)
分类号: TG54;TP18
DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.05.021
页码: 84-89
总页数: 6
文件大小: 896K
下载量: 144
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